Testdaten in Entscheidungen verwandeln. In unter 20 Minuten.
Verlieren sich Erkenntnisse zwischen Datenexporten, Laborprotokollen und Excel-Filtern? Testdaten hochladen und schnell sehen, welche Parameter mit dem Ergebnis zusammenhängen und welche Versuchsreihen zuerst weiterverfolgt werden sollten.
- Hardware & DeepTech Startups
- Testing Labs & Prüfstände
- TÜV-nahe Organisationen
- Forschungs- & Entwicklungsteams
Das Problem
Viele Tests liefern viele Daten, aber selten sofort Klarheit. Ohne saubere Auswertung investiert das Team Zeit in Ausreißer, redundante Reihen und Bauchgefühl statt in belastbare nächste Schritte.
- Manuelle Auswertung frisst Woche für Woche wertvolle Laborzeit
- Wichtige Muster bleiben in Tabellen und Notizen verborgen
- Die nächsten Tests werden eher geschätzt als priorisiert
- Erkenntnisse sind schwer zu dokumentieren und im Team zu teilen
Die Lösung
dAIve Predict verdichtet Experimentdaten zu einer klaren Entscheidungsgrundlage: Muster sichtbar machen, Einflussfaktoren priorisieren und Varianten sauber vergleichen.
Sofort sichtbar, welche Faktoren das Ergebnis treiben
Korrelationen und Modellanalysen zeigen, wo in den Testdaten wirklich Signal steckt.
Testvarianten vergleichen statt nur Tabellenzeilen
Konfigurationen strukturierter bewerten und schneller erkennen, welche Bereiche weiter untersucht werden sollten.
Die nächsten sinnvollen Versuche ableiten
Mit den Ergebnissen lassen sich redundante Tests vermeiden und Folgeexperimente gezielter priorisieren.
weniger unnötiger Testaufwand, wenn Versuche nach Daten statt Bauchgefühl priorisiert werden. So wird aus verstreuten Ergebnissen schneller eine belastbare Richtung.
Richtwert aus Erfahrung, im Pilot mit eigenen Daten zu prüfen.
So funktioniert's
Testdaten laden
Experimentdaten importieren, z. B. als CSV-Tabelle.
Ziele definieren
Zielgrößen und relevante Einflussfaktoren wählen.
Muster erkennen
dAIve Predict zeigt Zusammenhänge, Treiber und auffällige Bereiche.
Nächste Tests priorisieren
Varianten datenbasiert vergleichen und gezielter weiterplanen.
Jede unnötige Testreihe kostet Zeit im Labor.
14-Tage-Trial starten und mit den ersten eigenen Daten prüfen, welche Versuche wirklich weiterverfolgt werden sollten.